Desarrollo de MVP para datos de Sernageomin con satelite Sentinel-2¶
Análisis Inicial¶
- Preparar el entorno
- Instalar las líbrerias necesarias en el entorno del notebook
In [1]:
%pip install sentinelhub numpy matplotlib geopandas rasterio shapely
Requirement already satisfied: sentinelhub in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (3.11.1) Requirement already satisfied: numpy in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (1.26.4) Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (3.8.4) Requirement already satisfied: geopandas in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (1.0.1) Requirement already satisfied: rasterio in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (1.4.3) Requirement already satisfied: shapely in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (2.0.6) Requirement already satisfied: aenum>=2.1.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (3.1.15) Requirement already satisfied: click in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (8.1.7) Requirement already satisfied: dataclasses-json in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (0.6.7) Requirement already satisfied: oauthlib in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (3.2.2) Requirement already satisfied: pillow>=9.2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (10.3.0) Requirement already satisfied: pyproj>=2.2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (3.7.0) Requirement already satisfied: python-dateutil in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (2.9.0.post0) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=1.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (2.0.0) Requirement already satisfied: requests>=2.27.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (2.32.2) Requirement already satisfied: tifffile>=2020.9.30 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (2023.4.12) Requirement already satisfied: tomli in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (2.0.1) Requirement already satisfied: tomli-w in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (1.1.0) Requirement already satisfied: tqdm in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (4.66.4) Requirement already satisfied: typing-extensions>=4.5.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (4.11.0) Requirement already satisfied: utm in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from sentinelhub) (0.7.0) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (1.2.0) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (0.11.0) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (4.51.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (1.4.4) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (23.2) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib) (3.0.9) Requirement already satisfied: pyogrio>=0.7.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (0.10.0) Requirement already satisfied: pandas>=1.4.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (2.2.2) Requirement already satisfied: affine in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from rasterio) (2.4.0) Requirement already satisfied: attrs in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from rasterio) (23.1.0) Requirement already satisfied: certifi in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from rasterio) (2024.8.30) Requirement already satisfied: cligj>=0.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from rasterio) (0.7.2) Requirement already satisfied: click-plugins in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from rasterio) (1.1.1) Requirement already satisfied: colorama in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from click->sentinelhub) (0.4.6) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pandas>=1.4.0->geopandas) (2024.1) Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pandas>=1.4.0->geopandas) (2023.3) Requirement already satisfied: six>=1.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from python-dateutil->sentinelhub) (1.16.0) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests>=2.27.0->sentinelhub) (2.0.4) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests>=2.27.0->sentinelhub) (3.7) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests>=2.27.0->sentinelhub) (2.2.2) Requirement already satisfied: marshmallow<4.0.0,>=3.18.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from dataclasses-json->sentinelhub) (3.23.1) Requirement already satisfied: typing-inspect<1,>=0.4.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from dataclasses-json->sentinelhub) (0.9.0) Requirement already satisfied: mypy-extensions>=0.3.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from typing-inspect<1,>=0.4.0->dataclasses-json->sentinelhub) (1.0.0) Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
In [2]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
from sentinelhub import (
SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType, CRS, BBox, bbox_to_dimensions
)
from shapely.geometry import Point
import rasterio
from rasterio.plot import show
In [3]:
%pip install openpyxl
Requirement already satisfied: openpyxl in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (3.1.2) Requirement already satisfied: et-xmlfile in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from openpyxl) (1.1.0) Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
In [4]:
import pandas as pd
In [5]:
# Cargar el archivo Excel
file_path = r"C:\Users\rodag\OneDrive\Documentos\Magister\Tesina\MVP\Datos\catastro.xlsx"
catastro_df = pd.read_excel(file_path)
# Mostrar las primeras filas del DataFrame
print(catastro_df.head())
OBJECTID Código de la remoción en masa Región \
0 1 RM-1965-01-001 Valparaíso
1 2 RM-1965-01-002 Valparaíso
2 3 RM-1967-01-001 Antofagasta
3 4 RM-1979-01-001 Araucanía
4 5 RM-1985-01-001 Metropolitana
Tipo de remoción en masa Tipo de material \
0 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1 Caída Suelo/Sedimento
2 Deslizamiento Sin información
3 Deslizamiento Suelo/Sedimento
4 Flujo Suelo/Sedimento
Clasificación de remoción en masa Detonante Día del evento \
0 Deslizamiento indeterminado Evento Sísmico 28
1 Caída de bloque/detrito/arena/limo Evento Sísmico 28
2 Deslizamiento indeterminado Evento Sísmico 28
3 Deslizamiento indeterminado Lluvias
4 Flujo de barro Lluvias 22
Mes de inicio del evento Año del evento Estación de ocurrencia del evento \
0 Marzo 1965 Otoño (del 21-03 al 20-06)
1 Marzo 1965 Otoño (del 21-03 al 20-06)
2 Diciembre 1966 Verano (del 21-12 al 20-03)
3 Sin información 0 Sin información
4 Febrero 1980 Verano (del 21-12 al 20-03)
Método de obtención de la información \
0
1 Observado en terreno
2
3
4
Fuente de la información \
0 1965. Efectos del terremoto de marzo de 1965 e...
1 1965. Efectos del terremoto de marzo de 1965 e...
2 1967. Notas preliminares sobre el sismo de Tal...
3 1979. La geología en el deslizamiento de Puent...
4 1985. Flujos de barro en la zona preandina de ...
Autor de la fuente Nota \
0 Aliste, N.; Moraga, A. y Pérez, S.
1 Aliste, N.; Moraga, A. y Pérez, S.
2 Thomas, A.
3 Emparán, C.
4 Hauser, A.
Enlace de documento asociado Latitud Longitud \
0 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -32.643149 -71.177153
1 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -32.444270 -71.104980
2 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -25.268903 -70.437757
3 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.963902 -72.437390
4 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -33.370502 -70.463052
Precisión de coordenadas
0 Coordenadas exactas
1 Coordenadas aproximadas al sector
2 Coordenadas inexactas ubicadas en la ciudad o ...
3 Coordenadas exactas
4 Coordenadas exactas
In [6]:
catastro_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2880 entries, 0 to 2879 Data columns (total 19 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 OBJECTID 2880 non-null int64 1 Código de la remoción en masa 2880 non-null object 2 Región 2880 non-null object 3 Tipo de remoción en masa 2880 non-null object 4 Tipo de material 2880 non-null object 5 Clasificación de remoción en masa 2880 non-null object 6 Detonante 2880 non-null object 7 Día del evento 2880 non-null object 8 Mes de inicio del evento 2880 non-null object 9 Año del evento 2880 non-null int64 10 Estación de ocurrencia del evento 2880 non-null object 11 Método de obtención de la información 2880 non-null object 12 Fuente de la información 2880 non-null object 13 Autor de la fuente 2877 non-null object 14 Nota 2880 non-null object 15 Enlace de documento asociado 2880 non-null object 16 Latitud 2880 non-null float64 17 Longitud 2880 non-null float64 18 Precisión de coordenadas 2880 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(15) memory usage: 427.6+ KB
In [7]:
print(catastro_df.describe())
OBJECTID Año del evento Latitud Longitud count 2880.000000 2880.000000 2880.000000 2880.000000 mean 1440.500000 1246.012847 -35.190177 -71.000761 std 831.528713 976.909497 9.147794 0.981890 min 1.000000 0.000000 -54.857698 -80.798268 25% 720.750000 0.000000 -37.899143 -71.082328 50% 1440.500000 2010.000000 -33.787396 -70.843777 75% 2160.250000 2017.000000 -29.829353 -70.342140 max 2880.000000 2021.000000 -17.724732 -68.507165
In [8]:
print(catastro_df.isnull().sum())
OBJECTID 0 Código de la remoción en masa 0 Región 0 Tipo de remoción en masa 0 Tipo de material 0 Clasificación de remoción en masa 0 Detonante 0 Día del evento 0 Mes de inicio del evento 0 Año del evento 0 Estación de ocurrencia del evento 0 Método de obtención de la información 0 Fuente de la información 0 Autor de la fuente 3 Nota 0 Enlace de documento asociado 0 Latitud 0 Longitud 0 Precisión de coordenadas 0 dtype: int64
Distribución por Tipo de Remoción
In [9]:
print(catastro_df['Tipo de remoción en masa'].value_counts())
Tipo de remoción en masa Flujo 1170 Deslizamiento 1047 Caída 498 Deformaciones de ladera 146 Propagación 19 Name: count, dtype: int64
Distribución por Detonante
In [10]:
print(catastro_df['Detonante'].value_counts())
Detonante
Lluvias 1196
Sin información 737
473
Evento Sísmico 376
Deshielo 28
Excavación pie de ladera/talud 27
Otro 14
Vibración artificial (tráfico, explosiones, hincado de pilotes, otro) 11
Carga en la corona de talud/ladera 9
Erosión pie de ladera/talud 8
Erupción volcánica 1
Name: count, dtype: int64
Eventos por Año
In [11]:
print(catastro_df['Año del evento'].value_counts().sort_index())
Año del evento
0 1096
1575 1
1762 1
1828 1
1837 2
...
2017 407
2018 30
2019 178
2020 97
2021 122
Name: count, Length: 64, dtype: int64
Una visualizaciín básica para revisar la distribución
In [12]:
import matplotlib.pyplot as plt
# Distribución de eventos por tipo de remoción
catastro_df['Tipo de remoción en masa'].value_counts().plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Distribución de Eventos por Tipo de Remoción en Masa')
plt.xlabel('Tipo de Remoción')
plt.ylabel('Número de Eventos')
plt.show()
Filtrado por años 2019-2021 y la región del Bío Bío¶
- Se revisa con mayor profundidad los datos que existen para la región del Bío Bío.
- Contiene 16 registros y 19 columnas.
In [34]:
# Verificar la distribución por tipo de remoción
print(catastro_df['Tipo de remoción en masa'].value_counts())
# Verificar la distribución por detonante
print(catastro_df['Detonante'].value_counts())
# Analizar los años del evento
print(catastro_df['Año del evento'].value_counts().sort_index())
Tipo de remoción en masa
Flujo 928
Deslizamiento 500
Caída 336
Propagación 15
Deformaciones de ladera 5
Name: count, dtype: int64
Detonante
Lluvias 1167
Evento Sísmico 370
Sin información 176
Deshielo 26
Excavación pie de ladera/talud 14
Vibración artificial (tráfico, explosiones, hincado de pilotes, otro) 8
Otro 8
Carga en la corona de talud/ladera 5
5
Erosión pie de ladera/talud 4
Erupción volcánica 1
Name: count, dtype: int64
Año del evento
1575 1
1762 1
1828 1
1837 2
1905 1
...
2017 407
2018 30
2019 178
2020 97
2021 122
Name: count, Length: 63, dtype: int64
In [41]:
# Filtrar los eventos en el rango de años 2019-2021
filtered_df = catastro_df[(catastro_df['Año del evento'] >= 2019) & (catastro_df['Año del evento'] <= 2021)]
# Verificar la cantidad de registros después del filtrado
print(f"Registros totales después del filtro: {len(filtered_df)}")
# Mostrar las primeras filas para asegurarse de que el filtro es correcto
print(filtered_df.head())
Registros totales después del filtro: 397
OBJECTID Código de la remoción en masa Región \
1098 1099 RM-2019-01-001 Metropolitana
1099 1100 RM-2019-02-001 Magallanes
1100 1101 RM-2020-01-001 Magallanes
1101 1102 RM-2020-01-002 Magallanes
1102 1103 RM-2020-01-003 Magallanes
Tipo de remoción en masa Tipo de material \
1098 Caída Roca
1099 Deformaciones de ladera Suelo/Sedimento
1100 Flujo Suelo/Sedimento
1101 Flujo Suelo/Sedimento
1102 Flujo Suelo/Sedimento
Clasificación de remoción en masa Detonante Día del evento \
1098 Caída de roca Deshielo 3
1099 Reptación de suelos Sin información
1100 Flujo de detritos Lluvias 8 al 10
1101 Avalancha de detritos Lluvias 8 al 10
1102 Avalancha de detritos Lluvias 8 al 10
Mes de inicio del evento Año del evento \
1098 Junio 2019
1099 Sin información 2019
1100 Abril 2019
1101 Abril 2019
1102 Abril 2019
Estación de ocurrencia del evento Método de obtención de la información \
1098 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
1099 Sin información Observado en terreno
1100 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
1101 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
1102 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
Fuente de la información \
1098 2019. Evaluación de peligro por caída de rocas...
1099 2019. Revisión de punto crítico de remociones ...
1100 2020. Evaluación geológica del estado de la cu...
1101 2020. Evaluación geológica del estado de la cu...
1102 2020. Evaluación geológica del estado de la cu...
Autor de la fuente \
1098 Jara, C. y Alfaro, A.
1099 Muñoz, A., Opazo, E., Gálvez, V.
1100 Muñoz, A., Opazo, E., Gálvez, V.
1101 Muñoz, A., Opazo, E., Gálvez, V.
1102 Muñoz, A., Opazo, E., Gálvez, V.
Nota \
1098 2 personas fallecidas (turistas menores de edad)
1099 Remoción en masa en movimiento desde hace años
1100
1101
1102
Enlace de documento asociado Latitud Longitud \
1098 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -33.665451 -70.083050
1099 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -53.135386 -70.993677
1100 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -53.128578 -71.022617
1101 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -53.139111 -70.991233
1102 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -53.139410 -70.990694
Precisión de coordenadas
1098 Coordenadas exactas
1099 Coordenadas exactas
1100 Coordenadas exactas
1101 Coordenadas exactas
1102 Coordenadas exactas
In [42]:
# Filtrar eventos para la Región del Biobío
biobio_df = filtered_df[filtered_df['Región'].str.contains("Bío Bío", case=False)]
# Verificar la cantidad de registros en la Región del Biobío
print(f"Registros totales en la Región del Biobío: {len(biobio_df)}")
# Mostrar las primeras filas del DataFrame filtrado
print(biobio_df.head())
Registros totales en la Región del Biobío: 16
OBJECTID Código de la remoción en masa Región \
1163 1164 RM-2019-07-001 Bío Bío
1164 1165 RM-2019-08-001 Bío Bío
1165 1166 RM-2019-08-002 Bío Bío
1166 1167 RM-2019-08-003 Bío Bío
1167 1168 RM-2019-08-004 Bío Bío
Tipo de remoción en masa Tipo de material \
1163 Flujo Suelo/Sedimento
1164 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1165 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1166 Caída Suelo/Sedimento
1167 Deslizamiento Suelo/Sedimento
Clasificación de remoción en masa Detonante Día del evento \
1163 Deslizamiento-Flujo de arena/limo/detritos Lluvias 28
1164 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo Lluvias 28
1165 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo Lluvias 27 al 28
1166 Caída de bloque/detrito/arena/limo Lluvias 27
1167 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo Lluvias 27
Mes de inicio del evento Año del evento \
1163 Junio 2019
1164 Junio 2019
1165 Junio 2019
1166 Junio 2019
1167 Junio 2019
Estación de ocurrencia del evento Método de obtención de la información \
1163 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1164 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1165 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1166 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1167 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
Fuente de la información \
1163 2019. Observaciones geológicas de la remoción ...
1164 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1165 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1166 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1167 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
Autor de la fuente \
1163 Jara, C.; Espinoza, L.
1164 Jara, C.; Espinoza, L.
1165 Jara, C.; Espinoza, L.
1166 Jara, C.; Espinoza, L.
1167 Jara, C.; Espinoza, L.
Nota \
1163 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
1164 Deslizamiento por inestabilidad en talud excav...
1165 Deslizamiento por inestabilidad en talud excav...
1166 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
1167 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
Enlace de documento asociado Latitud Longitud \
1163 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.534888 -72.716864
1164 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.794549 -72.796173
1165 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.806096 -72.796257
1166 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.897905 -72.804806
1167 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.898290 -72.804650
Precisión de coordenadas
1163 Coordenadas exactas
1164 Coordenadas exactas
1165 Coordenadas exactas
1166 Coordenadas exactas
1167 Coordenadas exactas
In [48]:
print(biobio_df.describe)
<bound method NDFrame.describe of OBJECTID Código de la remoción en masa Región \
1163 1164 RM-2019-07-001 Bío Bío
1164 1165 RM-2019-08-001 Bío Bío
1165 1166 RM-2019-08-002 Bío Bío
1166 1167 RM-2019-08-003 Bío Bío
1167 1168 RM-2019-08-004 Bío Bío
1204 1205 RM-2019-26-001 Bío Bío
1205 1206 RM-2019-27-001 Bío Bío
1206 1207 RM-2019-28-001 Bío Bío
2422 2423 RM-2019-41-001 Bío Bío
2446 2447 RM-2020-11-001 Bío Bío
2449 2450 RM-2021-18-001 Bío Bío
2450 2451 RM-2021-19-001 Bío Bío
2451 2452 RM-2021-20-001 Bío Bío
2452 2453 RM-2021-21-001 Bío Bío
2453 2454 RM-2021-22-001 Bío Bío
2454 2455 RM-2021-24-001 Bío Bío
Tipo de remoción en masa Tipo de material \
1163 Flujo Suelo/Sedimento
1164 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1165 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1166 Caída Suelo/Sedimento
1167 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1204 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1205 Deslizamiento Suelo/Sedimento
1206 Caída Roca
2422 Deformaciones de ladera Suelo/Sedimento
2446 Flujo Suelo/Sedimento
2449 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
2450 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
2451 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
2452 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
2453 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
2454 Deslizamiento Roca y Suelo/Sedimento
Clasificación de remoción en masa \
1163 Deslizamiento-Flujo de arena/limo/detritos
1164 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo
1165 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo
1166 Caída de bloque/detrito/arena/limo
1167 Deslizamiento rotacional de arcilla/limo
1204 Deslizamiento compuesto de arcilla/limo
1205 Deslizamiento compuesto de arcilla/limo
1206 Caída de bloque/detrito/arena/limo
2422 Reptación de suelos
2446 Deslizamiento-Flujo de arena/limo/detritos
2449 Deslizamiento de grava/arena/detritos
2450 Deslizamiento de grava/arena/detritos
2451 Deslizamiento de grava/arena/detritos
2452 Deslizamiento de grava/arena/detritos
2453 Deslizamiento de grava/arena/detritos
2454 Deslizamiento de grava/arena/detritos
Detonante Día del evento \
1163 Lluvias 28
1164 Lluvias 28
1165 Lluvias 27 al 28
1166 Lluvias 27
1167 Lluvias 27
1204 Lluvias
1205 Lluvias 13
1206 Lluvias 16
2422 Lluvias 30
2446 Lluvias 13
2449 Lluvias 1
2450 Lluvias 24
2451 Lluvias 19 al 21
2452 Excavación pie de ladera/talud 4
2453 Lluvias 25
2454 Carga en la corona de talud/ladera 11
Mes de inicio del evento Año del evento \
1163 Junio 2019
1164 Junio 2019
1165 Junio 2019
1166 Junio 2019
1167 Junio 2019
1204 Junio 2019
1205 Junio 2019
1206 Junio 2019
2422 Junio 2019
2446 Marzo 2020
2449 Junio 2021
2450 Mayo 2021
2451 Agosto 2021
2452 Octubre 2021
2453 Junio 2021
2454 Noviembre 2021
Estación de ocurrencia del evento Método de obtención de la información \
1163 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1164 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1165 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1166 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1167 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1204 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
1205 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
1206 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
2422 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
2446 Verano (del 21-12 al 20-03) Observado en terreno
2449 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
2450 Otoño (del 21-03 al 20-06) Observado en terreno
2451 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
2452 Primavera (del 21-09 al 20-12) Observado en terreno
2453 Invierno (del 21-06 al 20-09) Observado en terreno
2454 Primavera (del 21-09 al 20-12) Observado en terreno
Fuente de la información \
1163 2019. Observaciones geológicas de la remoción ...
1164 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1165 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1166 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1167 2019. Observaciones geológicas de las remocion...
1204 2019. Remocion en masa Población San Pedro - L...
1205 2019. Remocion en masa sector Villuco, Chiguay...
1206 2019. Remocion en masa Parque Pedro del Río Za...
2422 2019. Evaluación de remoción en masa en la pob...
2446 2020. Evaluación de remoción en masa, sectores...
2449 2021. Reporte de visita técnica sector Villa I...
2450 2021. Reporte de asistencia técnica Villa Conc...
2451 2021. Reporte técnico cerro La Virgen y cerro ...
2452 2021. Reporte de visita técnica, deslizamiento...
2453 2021. Reporte de visita técnica: sector de Cur...
2454 2021. Reporte técnico Cerro Cournou, Talcahuan...
Autor de la fuente \
1163 Jara, C.; Espinoza, L.
1164 Jara, C.; Espinoza, L.
1165 Jara, C.; Espinoza, L.
1166 Jara, C.; Espinoza, L.
1167 Jara, C.; Espinoza, L.
1204 Ramírez, P.
1205 Ramírez, P.
1206 Ramírez, P.
2422 Ramírez, P.
2446 Sepulveda, N.
2449 Sepulveda, N.
2450 Sepulveda, N.
2451 Sepulveda, N.
2452 Sepulveda, N.
2453 Sepulveda, N.
2454 Sepulveda, N.
Nota \
1163 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
1164 Deslizamiento por inestabilidad en talud excav...
1165 Deslizamiento por inestabilidad en talud excav...
1166 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
1167 Inestabilidad del terreno acentuada por excava...
1204 No se pudo verificar el monto de precipitacion...
1205
1206 El evento fue favorecido por la presencia de u...
2422
2446
2449
2450
2451
2452
2453
2454
Enlace de documento asociado Latitud Longitud \
1163 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.534888 -72.716864
1164 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.794549 -72.796173
1165 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.806096 -72.796257
1166 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.897905 -72.804806
1167 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.898290 -72.804650
1204 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.164341 -73.185458
1205 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.876843 -73.034352
1206 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.803803 -73.164244
2422 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.164341 -73.185458
2446 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.913889 -73.019472
2449 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.806380 -73.402372
2450 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.275316 -72.705768
2451 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -37.028136 -73.143525
2452 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.604726 -72.959012
2453 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.651778 -72.799972
2454 http://portalgeo.sernageomin.cl/Informes_PDF_N... -36.711014 -73.117756
Precisión de coordenadas
1163 Coordenadas exactas
1164 Coordenadas exactas
1165 Coordenadas exactas
1166 Coordenadas exactas
1167 Coordenadas exactas
1204 Coordenadas exactas
1205 Coordenadas exactas
1206 Coordenadas exactas
2422 Coordenadas exactas
2446 Coordenadas aproximadas al sector
2449 Coordenadas exactas
2450 Coordenadas exactas
2451 Coordenadas inexactas ubicadas en la ciudad o ...
2452 Coordenadas aproximadas al sector
2453 Coordenadas exactas
2454 Coordenadas aproximadas al sector >
Limpieza datos región del Bío Bío¶
In [43]:
print(biobio_df.isnull().sum())
OBJECTID 0 Código de la remoción en masa 0 Región 0 Tipo de remoción en masa 0 Tipo de material 0 Clasificación de remoción en masa 0 Detonante 0 Día del evento 0 Mes de inicio del evento 0 Año del evento 0 Estación de ocurrencia del evento 0 Método de obtención de la información 0 Fuente de la información 0 Autor de la fuente 0 Nota 0 Enlace de documento asociado 0 Latitud 0 Longitud 0 Precisión de coordenadas 0 dtype: int64
In [44]:
biobio_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 16 entries, 1163 to 2454 Data columns (total 19 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 OBJECTID 16 non-null int64 1 Código de la remoción en masa 16 non-null object 2 Región 16 non-null object 3 Tipo de remoción en masa 16 non-null object 4 Tipo de material 16 non-null object 5 Clasificación de remoción en masa 16 non-null object 6 Detonante 16 non-null object 7 Día del evento 16 non-null object 8 Mes de inicio del evento 16 non-null object 9 Año del evento 16 non-null int64 10 Estación de ocurrencia del evento 16 non-null object 11 Método de obtención de la información 16 non-null object 12 Fuente de la información 16 non-null object 13 Autor de la fuente 16 non-null object 14 Nota 16 non-null object 15 Enlace de documento asociado 16 non-null object 16 Latitud 16 non-null float64 17 Longitud 16 non-null float64 18 Precisión de coordenadas 16 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(15) memory usage: 2.5+ KB
Análisis Geoespacial región del Bío Bío¶
- Visualización de los eventos en un mapa utilizando
geopandasymatplotlib.
In [45]:
# Crear geometrías a partir de las coordenadas de latitud y longitud
geometry = [Point(xy) for xy in zip(biobio_df['Longitud'], biobio_df['Latitud'])]
geo_biobio = gpd.GeoDataFrame(biobio_df, geometry=geometry)
# Graficar el mapa con los eventos
geo_biobio.plot(figsize=(10, 6), markersize=5, color='blue')
plt.title("Distribución Geoespacial de Eventos de Remoción en Masa")
plt.xlabel("Longitud")
plt.ylabel("Latitud")
plt.show()
In [46]:
# Crear el mapa centrado en Chile
mapa = folium.Map(location=[-35.6751, -71.5430], zoom_start=5)
# Crear un clúster de marcadores para los eventos
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(mapa)
# Agregar puntos al clúster
for idx, row in biobio_df.iterrows():
folium.Marker(
location=[row['Latitud'], row['Longitud']],
popup=f"Tipo: {row['Tipo de remoción en masa']}<br>Detonante: {row['Detonante']}<br>Año: {row['Año del evento']}",
icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
).add_to(marker_cluster)
# Mostrar el mapa
mapa
Out[46]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [49]:
# Exportar el DataFrame filtrado a un archivo Excel
output_path = "biobio_remociones.xlsx" # Nombre del archivo de salida
biobio_df.to_excel(output_path, index=False)
print(f"Archivo exportado exitosamente a: {output_path}")
Archivo exportado exitosamente a: biobio_remociones.xlsx
In [57]:
from sentinelhub import SentinelHubRequest, BBox, CRS, MimeType, DataCollection, SHConfig
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Configurar Sentinel-Hub API
config = SHConfig()
config.sh_client_id = 'b101d5fc-9363-46c7-b069-15ecfaed6b73' # Reemplazar con tu client ID
config.sh_client_secret = 'CNXBeF1ZLLAsLoj4QlWta6giT2brnWRZ' # Reemplazar con tu client secret
# Datos del evento
latitude, longitude = -36.534888, -72.716864 # Coordenadas del evento
time_interval = ('2019-06-01', '2019-06-30') # Rango de fechas
# Definir bounding box del evento (1 km de buffer)
buffer = 0.01 # ~1 km en grados
coords = BBox(bbox=[longitude - buffer, latitude - buffer, longitude + buffer, latitude + buffer], crs=CRS.WGS84)
# Configurar solicitud de imágenes Sentinel-2
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
// Script para obtener una imagen RGB
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"], // Bandas: Rojo, Verde, Azul
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512), # Resolución
config=config
)
# Ejecutar la solicitud
response = request.get_data()
print(f"Se obtuvieron {len(response)} imágenes.")
# Visualizar la imagen descargada (si existe)
if len(response) > 0:
# Convertir la imagen a un array de numpy
image = np.array(response[0])
# Mostrar la imagen
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title("Imagen RGB del Evento 1164 - 28/06/2019")
plt.show()
else:
print("No se encontraron imágenes para este evento.")
Se obtuvieron 1 imágenes.
Se observa que la imagen posee nubes sobre ella, por lo que se estima utilizar una mascara de nubes, en donde podemos filtrar las nubes automáticamente y enfocarnos en las áreas despejadas.
In [55]:
# Ajustar el script para visualizar los píxeles marcados como nubes
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02", "CLM"], // Bandas RGB y máscara de nubes
output: { bands: 4 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
if (sample.CLM > 0) { // Píxeles con nubes
return [255, 0, 0, 1]; // Marcar nubes en rojo
}
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02, 1]; // Píxeles sin nubes
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512),
config=config
)
# Ejecutar la solicitud y mostrar la imagen
response = request.get_data()
if len(response) > 0:
image = np.array(response[0])
plt.imshow(image[:, :, :3]) # Mostrar la imagen con las nubes marcadas
plt.axis('off')
plt.title("Nubes (Rojo) y Píxeles Despejados")
plt.show()
else:
print("No se encontraron imágenes en este rango de fechas.")
Probando con otro evento, ya que para las nubes nos funcionó el filtro.¶
In [59]:
# Datos del evento con OBJECTID 1165
latitude, longitude = -36.650230, -72.050980 # Coordenadas del evento
time_interval = ('2019-06-01', '2019-06-30') # Rango de fechas pre y post-evento
# Definir el bounding box para el evento
buffer = 0.01 # ~1 km en grados
coords = BBox(bbox=[longitude - buffer, latitude - buffer, longitude + buffer, latitude + buffer], crs=CRS.WGS84)
# Configurar la solicitud de imágenes Sentinel-2
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"], // Bandas: Rojo, Verde, Azul
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512), # Resolución
config=config
)
# Ejecutar la solicitud
response = request.get_data()
print(f"Se obtuvieron {len(response)} imágenes.")
# Visualizar la imagen descargada (si existe)
if len(response) > 0:
# Convertir la imagen a un array de numpy
image = np.array(response[0])
# Mostrar la imagen
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title("Imagen RGB del Evento 1164 - 28/06/2019")
plt.show()
else:
print("No se encontraron imágenes para este evento.")
Se obtuvieron 1 imágenes.
In [61]:
# Datos del evento con OBJECTID 1166
latitude, longitude = -36.712300, -72.088200 # Coordenadas del evento (ajustar según archivo)
time_interval = ('2019-06-01', '2019-06-30') # Rango de fechas pre y post-evento
# Definir el bounding box para el evento
buffer = 0.01 # ~1 km en grados
coords = BBox(bbox=[longitude - buffer, latitude - buffer, longitude + buffer, latitude + buffer], crs=CRS.WGS84)
# Configurar la solicitud de imágenes Sentinel-2
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"], // Bandas: Rojo, Verde, Azul
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512), # Resolución
config=config
)
# Ejecutar la solicitud
response = request.get_data()
print(f"Se obtuvieron {len(response)} imágenes.")
# Visualizar la imagen descargada (si existe)
if len(response) > 0:
# Convertir la imagen a un array de numpy
image = np.array(response[0])
# Mostrar la imagen
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.title("Imagen RGB del Evento 1164 - 27/06/2019 - 28/06/2019")
plt.show()
else:
print("No se encontraron imágenes para este evento.")
Se obtuvieron 1 imágenes.
In [63]:
%pip install earthengine-api
%pip install geemap
Collecting earthengine-apiNote: you may need to restart the kernel to use updated packages.
Downloading earthengine_api-1.4.3-py3-none-any.whl.metadata (1.8 kB)
Collecting google-cloud-storage (from earthengine-api)
Downloading google_cloud_storage-2.19.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (9.1 kB)
Collecting google-api-python-client>=1.12.1 (from earthengine-api)
Downloading google_api_python_client-2.156.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (6.7 kB)
Collecting google-auth>=1.4.1 (from earthengine-api)
Downloading google_auth-2.37.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (4.8 kB)
Collecting google-auth-httplib2>=0.0.3 (from earthengine-api)
Downloading google_auth_httplib2-0.2.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
Collecting httplib2<1dev,>=0.9.2 (from earthengine-api)
Downloading httplib2-0.22.0-py3-none-any.whl.metadata (2.6 kB)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api) (2.32.2)
Collecting google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5 (from google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api)
Downloading google_api_core-2.24.0-py3-none-any.whl.metadata (3.0 kB)
Collecting uritemplate<5,>=3.0.1 (from google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api)
Downloading uritemplate-4.1.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.9 kB)
Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api) (5.3.3)
Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api) (0.2.8)
Collecting rsa<5,>=3.1.4 (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api)
Downloading rsa-4.9-py3-none-any.whl.metadata (4.2 kB)
Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.0,!=3.0.1,!=3.0.2,!=3.0.3,<4,>=2.4.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from httplib2<1dev,>=0.9.2->earthengine-api) (3.0.9)
Collecting google-cloud-core<3.0dev,>=2.3.0 (from google-cloud-storage->earthengine-api)
Downloading google_cloud_core-2.4.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.7 kB)
Collecting google-resumable-media>=2.7.2 (from google-cloud-storage->earthengine-api)
Downloading google_resumable_media-2.7.2-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
Collecting google-crc32c<2.0dev,>=1.0 (from google-cloud-storage->earthengine-api)
Downloading google_crc32c-1.6.0-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (2.4 kB)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api) (2.0.4)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api) (3.7)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api) (2.2.2)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api) (2024.8.30)
Collecting googleapis-common-protos<2.0.dev0,>=1.56.2 (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api)
Downloading googleapis_common_protos-1.66.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (1.5 kB)
Requirement already satisfied: protobuf!=3.20.0,!=3.20.1,!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<6.0.0.dev0,>=3.19.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api) (3.20.3)
Collecting proto-plus<2.0.0dev,>=1.22.3 (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api)
Downloading proto_plus-1.25.0-py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
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---------------------------------------- 221.7/221.7 kB 1.1 MB/s eta 0:00:00
Downloading proto_plus-1.25.0-py3-none-any.whl (50 kB)
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Installing collected packages: uritemplate, rsa, proto-plus, httplib2, googleapis-common-protos, google-crc32c, google-resumable-media, google-auth, google-auth-httplib2, google-api-core, google-cloud-core, google-api-python-client, google-cloud-storage, earthengine-api
Successfully installed earthengine-api-1.4.3 google-api-core-2.24.0 google-api-python-client-2.156.0 google-auth-2.37.0 google-auth-httplib2-0.2.0 google-cloud-core-2.4.1 google-cloud-storage-2.19.0 google-crc32c-1.6.0 google-resumable-media-2.7.2 googleapis-common-protos-1.66.0 httplib2-0.22.0 proto-plus-1.25.0 rsa-4.9 uritemplate-4.1.1
Collecting geemapNote: you may need to restart the kernel to use updated packages.
Downloading geemap-0.35.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (12 kB)
Collecting bqplot (from geemap)
Downloading bqplot-0.12.44-py2.py3-none-any.whl.metadata (6.4 kB)
Collecting colour (from geemap)
Downloading colour-0.1.5-py2.py3-none-any.whl.metadata (18 kB)
Requirement already satisfied: earthengine-api>=1.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (1.4.3)
Collecting eerepr>=0.0.4 (from geemap)
Downloading eerepr-0.0.4-py3-none-any.whl.metadata (4.0 kB)
Requirement already satisfied: folium>=0.17.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (0.19.2)
Collecting geocoder (from geemap)
Downloading geocoder-1.38.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (14 kB)
Collecting ipyevents (from geemap)
Downloading ipyevents-2.0.2-py3-none-any.whl.metadata (2.9 kB)
Collecting ipyfilechooser>=0.6.0 (from geemap)
Downloading ipyfilechooser-0.6.0-py3-none-any.whl.metadata (6.4 kB)
Collecting ipyleaflet>=0.19.2 (from geemap)
Downloading ipyleaflet-0.19.2-py3-none-any.whl.metadata (5.3 kB)
Collecting ipytree (from geemap)
Downloading ipytree-0.2.2-py2.py3-none-any.whl.metadata (849 bytes)
Requirement already satisfied: matplotlib in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (3.8.4)
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (1.26.4)
Requirement already satisfied: pandas in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (2.2.2)
Requirement already satisfied: plotly in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geemap) (5.22.0)
Collecting pyperclip (from geemap)
Downloading pyperclip-1.9.0.tar.gz (20 kB)
Preparing metadata (setup.py): started
Preparing metadata (setup.py): finished with status 'done'
Collecting pyshp>=2.3.1 (from geemap)
Downloading pyshp-2.3.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (55 kB)
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-------------------------------------- 56.0/56.0 kB 265.9 kB/s eta 0:00:00
Collecting python-box (from geemap)
Downloading python_box-7.3.0-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (8.0 kB)
Collecting scooby (from geemap)
Downloading scooby-0.10.0-py3-none-any.whl.metadata (15 kB)
Requirement already satisfied: google-cloud-storage in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.19.0)
Requirement already satisfied: google-api-python-client>=1.12.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.156.0)
Requirement already satisfied: google-auth>=1.4.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.37.0)
Requirement already satisfied: google-auth-httplib2>=0.0.3 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (0.2.0)
Requirement already satisfied: httplib2<1dev,>=0.9.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (0.22.0)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.32.2)
Requirement already satisfied: branca>=0.6.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium>=0.17.0->geemap) (0.8.0)
Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium>=0.17.0->geemap) (3.1.4)
Requirement already satisfied: xyzservices in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium>=0.17.0->geemap) (2022.9.0)
Requirement already satisfied: ipywidgets in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (7.8.1)
Collecting jupyter-leaflet<0.20,>=0.19 (from ipyleaflet>=0.19.2->geemap)
Downloading jupyter_leaflet-0.19.2-py3-none-any.whl.metadata (2.4 kB)
Collecting traittypes<3,>=0.2.1 (from ipyleaflet>=0.19.2->geemap)
Downloading traittypes-0.2.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (1.0 kB)
Requirement already satisfied: traitlets>=4.3.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from bqplot->geemap) (5.14.3)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pandas->geemap) (2.9.0.post0)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pandas->geemap) (2024.1)
Requirement already satisfied: tzdata>=2022.7 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pandas->geemap) (2023.3)
Requirement already satisfied: click in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geocoder->geemap) (8.1.7)
Collecting future (from geocoder->geemap)
Downloading future-1.0.0-py3-none-any.whl.metadata (4.0 kB)
Collecting ratelim (from geocoder->geemap)
Downloading ratelim-0.1.6-py2.py3-none-any.whl.metadata (1.4 kB)
Requirement already satisfied: six in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from geocoder->geemap) (1.16.0)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (0.11.0)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (4.51.0)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (1.4.4)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (23.2)
Requirement already satisfied: pillow>=8 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (10.3.0)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from matplotlib->geemap) (3.0.9)
Requirement already satisfied: tenacity>=6.2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from plotly->geemap) (8.2.2)
Requirement already satisfied: google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.24.0)
Requirement already satisfied: uritemplate<5,>=3.0.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (4.1.1)
Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (5.3.3)
Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (0.2.8)
Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-auth>=1.4.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (4.9)
Requirement already satisfied: comm>=0.1.3 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.2.2)
Requirement already satisfied: ipython-genutils~=0.2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.2.0)
Requirement already satisfied: widgetsnbextension~=3.6.6 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (3.6.6)
Requirement already satisfied: ipython>=4.0.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (8.27.0)
Requirement already satisfied: jupyterlab-widgets<3,>=1.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.0.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2>=2.9->folium>=0.17.0->geemap) (2.1.3)
Requirement already satisfied: colorama in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from click->geocoder->geemap) (0.4.6)
Requirement already satisfied: google-cloud-core<3.0dev,>=2.3.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-cloud-storage->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.4.1)
Requirement already satisfied: google-resumable-media>=2.7.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-cloud-storage->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.7.2)
Requirement already satisfied: google-crc32c<2.0dev,>=1.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-cloud-storage->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (1.6.0)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.0.4)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (3.7)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2.2.2)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (2024.8.30)
Requirement already satisfied: decorator in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ratelim->geocoder->geemap) (5.1.1)
Requirement already satisfied: googleapis-common-protos<2.0.dev0,>=1.56.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (1.66.0)
Requirement already satisfied: protobuf!=3.20.0,!=3.20.1,!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<6.0.0.dev0,>=3.19.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (3.20.3)
Requirement already satisfied: proto-plus<2.0.0dev,>=1.22.3 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from google-api-core!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.*,!=2.3.0,<3.0.0.dev0,>=1.31.5->google-api-python-client>=1.12.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (1.25.0)
Requirement already satisfied: jedi>=0.16 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.19.1)
Requirement already satisfied: matplotlib-inline in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.1.7)
Requirement already satisfied: prompt-toolkit<3.1.0,>=3.0.41 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (3.0.47)
Requirement already satisfied: pygments>=2.4.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.18.0)
Requirement already satisfied: stack-data in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.6.3)
Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth>=1.4.1->earthengine-api>=1.0.0->geemap) (0.4.8)
Requirement already satisfied: notebook>=4.4.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (7.0.8)
Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.3 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jedi>=0.16->ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.8.4)
Requirement already satisfied: jupyter-server<3,>=2.4.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.14.1)
Requirement already satisfied: jupyterlab-server<3,>=2.22.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.25.1)
Requirement already satisfied: jupyterlab<4.1,>=4.0.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (4.0.11)
Requirement already satisfied: notebook-shim<0.3,>=0.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.2.3)
Requirement already satisfied: tornado>=6.2.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (6.4.1)
Requirement already satisfied: wcwidth in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from prompt-toolkit<3.1.0,>=3.0.41->ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.2.13)
Requirement already satisfied: executing>=1.2.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from stack-data->ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.1.0)
Requirement already satisfied: asttokens>=2.1.0 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from stack-data->ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.4.1)
Requirement already satisfied: pure-eval in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from stack-data->ipython>=4.0.0->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.2.3)
Requirement already satisfied: anyio>=3.1.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (4.2.0)
Requirement already satisfied: argon2-cffi>=21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (21.3.0)
Requirement already satisfied: jupyter-client>=7.4.4 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (8.6.2)
Requirement already satisfied: jupyter-core!=5.0.*,>=4.12 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (5.7.2)
Requirement already satisfied: jupyter-events>=0.9.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.10.0)
Requirement already satisfied: jupyter-server-terminals>=0.4.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.4.4)
Requirement already satisfied: nbconvert>=6.4.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (7.10.0)
Requirement already satisfied: nbformat>=5.3.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (5.9.2)
Requirement already satisfied: overrides>=5.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (7.4.0)
Requirement already satisfied: prometheus-client>=0.9 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.14.1)
Requirement already satisfied: pywinpty>=2.0.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.0.10)
Requirement already satisfied: pyzmq>=24 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (26.2.0)
Requirement already satisfied: send2trash>=1.8.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.8.2)
Requirement already satisfied: terminado>=0.8.3 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.17.1)
Requirement already satisfied: websocket-client>=1.7 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.8.0)
Requirement already satisfied: async-lru>=1.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.0.4)
Requirement already satisfied: ipykernel in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (6.29.5)
Requirement already satisfied: jupyter-lsp>=2.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.2.0)
Requirement already satisfied: babel>=2.10 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.11.0)
Requirement already satisfied: json5>=0.9.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.9.6)
Requirement already satisfied: jsonschema>=4.18.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (4.19.2)
Requirement already satisfied: sniffio>=1.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from anyio>=3.1.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.3.0)
Requirement already satisfied: argon2-cffi-bindings in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from argon2-cffi>=21.1->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (21.2.0)
Requirement already satisfied: attrs>=22.2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema>=4.18.0->jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (23.1.0)
Requirement already satisfied: jsonschema-specifications>=2023.03.6 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema>=4.18.0->jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2023.7.1)
Requirement already satisfied: referencing>=0.28.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema>=4.18.0->jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.30.2)
Requirement already satisfied: rpds-py>=0.7.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema>=4.18.0->jupyterlab-server<3,>=2.22.1->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.10.6)
Requirement already satisfied: platformdirs>=2.5 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyter-core!=5.0.*,>=4.12->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (4.3.2)
Requirement already satisfied: pywin32>=300 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from jupyter-core!=5.0.*,>=4.12->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (306)
Requirement already satisfied: python-json-logger>=2.0.4 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.0.7)
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Requirement already satisfied: rfc3339-validator in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.1.4)
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Requirement already satisfied: bleach!=5.0.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (4.1.0)
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Requirement already satisfied: jupyterlab-pygments in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.1.2)
Requirement already satisfied: mistune<4,>=2.0.3 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.0.4)
Requirement already satisfied: nbclient>=0.5.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.8.0)
Requirement already satisfied: pandocfilters>=1.4.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.5.0)
Requirement already satisfied: tinycss2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.2.1)
Requirement already satisfied: fastjsonschema in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from nbformat>=5.3.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.16.2)
Requirement already satisfied: debugpy>=1.6.5 in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipykernel->jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.8.5)
Requirement already satisfied: nest-asyncio in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipykernel->jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.6.0)
Requirement already satisfied: psutil in c:\users\rodag\appdata\roaming\python\python312\site-packages (from ipykernel->jupyterlab<4.1,>=4.0.2->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (6.0.0)
Requirement already satisfied: webencodings in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from bleach!=5.0.0->nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (0.5.1)
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Collecting isoduration (from jsonschema[format-nongpl]>=4.18.0->jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap)
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Requirement already satisfied: jsonpointer>1.13 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jsonschema[format-nongpl]>=4.18.0->jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.1)
Collecting uri-template (from jsonschema[format-nongpl]>=4.18.0->jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap)
Downloading uri_template-1.3.0-py3-none-any.whl.metadata (8.8 kB)
Collecting webcolors>=1.11 (from jsonschema[format-nongpl]>=4.18.0->jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap)
Downloading webcolors-24.11.1-py3-none-any.whl.metadata (2.2 kB)
Requirement already satisfied: cffi>=1.0.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from argon2-cffi-bindings->argon2-cffi>=21.1->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.16.0)
Requirement already satisfied: soupsieve>1.2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from beautifulsoup4->nbconvert>=6.4.4->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.5)
Requirement already satisfied: pycparser in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from cffi>=1.0.1->argon2-cffi-bindings->argon2-cffi>=21.1->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (2.21)
Requirement already satisfied: arrow>=0.15.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from isoduration->jsonschema[format-nongpl]>=4.18.0->jupyter-events>=0.9.0->jupyter-server<3,>=2.4.0->notebook>=4.4.1->widgetsnbextension~=3.6.6->ipywidgets->ipyfilechooser>=0.6.0->geemap) (1.2.3)
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------------------- -------------------- 0.5/1.1 MB 431.0 kB/s eta 0:00:02
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--------------------- ------------------ 0.6/1.1 MB 404.9 kB/s eta 0:00:02
--------------------- ------------------ 0.6/1.1 MB 398.8 kB/s eta 0:00:02
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---------------------- ----------------- 0.6/1.1 MB 395.9 kB/s eta 0:00:02
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----------------------- ---------------- 0.6/1.1 MB 395.6 kB/s eta 0:00:02
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--------------------------- ------------ 0.7/1.1 MB 383.6 kB/s eta 0:00:01
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----------------------------- ---------- 0.8/1.1 MB 379.3 kB/s eta 0:00:01
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------------------------------- -------- 0.8/1.1 MB 375.7 kB/s eta 0:00:01
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--------- ---------------------------- 122.9/491.3 kB 602.4 kB/s eta 0:00:01
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--------------- ---------------------- 194.6/491.3 kB 622.7 kB/s eta 0:00:01
--------------- ---------------------- 204.8/491.3 kB 593.2 kB/s eta 0:00:01
------------------ ------------------- 235.5/491.3 kB 577.6 kB/s eta 0:00:01
------------------- ------------------ 256.0/491.3 kB 583.8 kB/s eta 0:00:01
---------------------- --------------- 286.7/491.3 kB 571.2 kB/s eta 0:00:01
----------------------- -------------- 307.2/491.3 kB 576.6 kB/s eta 0:00:01
-------------------------- ----------- 337.9/491.3 kB 583.1 kB/s eta 0:00:01
------------------------------ ------- 389.1/491.3 kB 592.0 kB/s eta 0:00:01
-------------------------------- ----- 419.8/491.3 kB 610.4 kB/s eta 0:00:01
---------------------------------- --- 450.6/491.3 kB 613.3 kB/s eta 0:00:01
------------------------------------ - 471.0/491.3 kB 614.4 kB/s eta 0:00:01
------------------------------------- 481.3/491.3 kB 603.1 kB/s eta 0:00:01
-------------------------------------- 491.3/491.3 kB 570.7 kB/s eta 0:00:00
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Downloading uri_template-1.3.0-py3-none-any.whl (11 kB)
Building wheels for collected packages: pyperclip
Building wheel for pyperclip (setup.py): started
Building wheel for pyperclip (setup.py): finished with status 'done'
Created wheel for pyperclip: filename=pyperclip-1.9.0-py3-none-any.whl size=11020 sha256=2379aa71ff05f14d3fdb02a9280dbe9230e088ff095154ba1d08ffa38c250ffc
Stored in directory: c:\users\rodag\appdata\local\pip\cache\wheels\e0\e8\fc\8ab8aa326e33bc066ccd5f3ca9646eab4299881af933f94f09
Successfully built pyperclip
Installing collected packages: pyperclip, colour, webcolors, uri-template, traittypes, scooby, ratelim, python-box, pyshp, jupyter-leaflet, future, fqdn, geocoder, isoduration, eerepr, ipytree, ipyleaflet, ipyfilechooser, ipyevents, bqplot, geemap
Successfully installed bqplot-0.12.44 colour-0.1.5 eerepr-0.0.4 fqdn-1.5.1 future-1.0.0 geemap-0.35.1 geocoder-1.38.1 ipyevents-2.0.2 ipyfilechooser-0.6.0 ipyleaflet-0.19.2 ipytree-0.2.2 isoduration-20.11.0 jupyter-leaflet-0.19.2 pyperclip-1.9.0 pyshp-2.3.1 python-box-7.3.0 ratelim-0.1.6 scooby-0.10.0 traittypes-0.2.1 uri-template-1.3.0 webcolors-24.11.1
In [3]:
ee.Initialize(project='ee-rodeaguilera')
In [4]:
# Coordenadas del evento y rango de fechas
latitude, longitude = -36.712300, -72.088200 # Coordenadas del evento
start_date = '2019-06-01'
end_date = '2019-06-30'
# Crear un área de interés (buffer de 1 km)
aoi = ee.Geometry.Point([longitude, latitude]).buffer(1000).bounds()
In [5]:
# Colección Sentinel-2 (nivel L2A)
s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') \
.filterBounds(aoi) \
.filterDate(start_date, end_date) \
.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 50)) # Menos del 50% de nubosidad
# Colección S2Cloudless
s2_cloudless = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY') \
.filterBounds(aoi) \
.filterDate(start_date, end_date)
c:\Users\rodag\anaconda3\Lib\site-packages\ee\deprecation.py:207: DeprecationWarning: Attention required for COPERNICUS/S2! You are using a deprecated asset. To ensure continued functionality, please update it. Learn more: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2 warnings.warn(warning, category=DeprecationWarning)
In [6]:
# Función para aplicar la máscara de nubes
def mask_clouds(image):
cloud_prob = s2_cloudless.filter(ee.Filter.eq('system:index', image.get('system:index'))).first()
mask = cloud_prob.lt(40) # Umbral de probabilidad de nubes (ajustable)
return image.updateMask(mask)
In [7]:
# Aplica la máscara de nubes
s2_masked = s2.map(mask_clouds)
In [8]:
# Crea una imagen compuesta
composite = s2_masked.median().clip(aoi)
In [11]:
import geemap
# Visualizar el resultado
Map = geemap.Map()
Map.addLayer(composite, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 3000}, 'Sentinel-2 sin Nubes')
Map.centerObject(aoi, 12)
Map
Map(center=[-36.71229809426488, -72.08818247642472], controls=(WidgetControl(options=['position', 'transparent…
In [10]:
nbr = composite.normalizedDifference(['B8', 'B12']) # NIR y SWIR
Map.addLayer(nbr, {'min': -1, 'max': 1, 'palette': ['blue', 'white', 'green']}, 'NBR')
In [60]:
from sentinelhub import SHConfig, BBox, CRS, SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType
import numpy as np
import rasterio
import matplotlib.pyplot as plt
# Configurar Sentinel-Hub API
config = SHConfig()
config.sh_client_id = 'b101d5fc-9363-46c7-b069-15ecfaed6b73' # Reemplazar con tu client ID
config.sh_client_secret = 'CNXBeF1ZLLAsLoj4QlWta6giT2brnWRZ' # Reemplazar con tu client secret
# Datos del primer evento en la Región del Biobío
latitude, longitude = -36.534888, -72.716864 # Coordenadas del evento
start_date = "2019-06-01" # Fecha pre-evento
end_date = "2019-07-31" # Fecha post-evento
# Definir el área de interés (1 km de buffer)
buffer = 0.02 # ~1 km en grados
bbox = BBox([longitude - buffer, latitude - buffer, longitude + buffer, latitude + buffer], CRS.WGS84)
# Configurar la solicitud de imágenes Sentinel-2
request = SentinelHubRequest(
evalscript="""
// Script para obtener las bandas NIR (B08) y SWIR (B11)
// Se calculan ambas bandas como salida
return [B08, B11];
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L1C,
time_interval=(start_date, end_date)
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.TIFF)
],
bbox=bbox,
size=(512, 512), # Resolución de salida
config=config
)
# Obtener las imágenes
images = request.get_data()
print(f"Se obtuvieron {len(images)} imágenes.")
# Asegurarse de tener imágenes pre y post-evento
if len(images) < 2:
print("No se encontraron imágenes pre o post-evento.")
else:
# Separar imágenes pre y post-evento
nir_pre = images[0][:, :, 0] # Banda NIR pre-evento
swir_pre = images[0][:, :, 1] # Banda SWIR pre-evento
nir_post = images[1][:, :, 0] # Banda NIR post-evento
swir_post = images[1][:, :, 1] # Banda SWIR post-evento
# Calcular NBR para pre y post-evento
nbr_pre = (nir_pre - swir_pre) / (nir_pre + swir_pre)
nbr_post = (nir_post - swir_post) / (nir_post + swir_post)
# Calcular diferencia de NBR
nbr_diff = nbr_pre - nbr_post
# Visualizar la diferencia de NBR
plt.imshow(nbr_diff, cmap='RdYlGn', vmin=-1, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.title("Diferencia NBR (Pre vs Post)")
plt.show()
# Detectar áreas afectadas con un umbral
threshold = -0.2
affected_area_mask = nbr_diff < threshold
# Calcular el área afectada en kilómetros cuadrados
pixel_area_km2 = (10 * 10) / 1e6 # Cada píxel tiene un área de 100 m²
affected_area_km2 = np.sum(affected_area_mask) * pixel_area_km2
print(f"Área afectada estimada: {affected_area_km2:.2f} km²")
Se obtuvieron 1 imágenes. No se encontraron imágenes pre o post-evento.
📊 Resumen del Análisis Exploratorio Actual¶
1. Carga de Datos¶
- Se cargó correctamente el archivo
catastro.xlsx. - Contiene 2880 registros y 19 columnas.
2. Información del DataFrame¶
- Datos Completos:
- Todas las columnas tienen datos completos, excepto
Autor de la fuente(3 valores nulos).
- Todas las columnas tienen datos completos, excepto
- Tipos de Datos:
- Coordenadas (
LatitudyLongitud):float64 - Otras columnas:
object
- Coordenadas (
3. Estadísticas Descriptivas¶
- Rango de Años:
- La mayoría de los eventos ocurrieron entre 1575 y 2021.
- Coordenadas:
- Latitud y longitud dentro de rangos razonables.
4. Distribuciones¶
Por Tipo de Remoción:
- Flujo: 1170 eventos
- Deslizamiento: 1047 eventos
- Caída: 498 eventos
Por Detonante:
- Lluvias: 1196 eventos
- Sin información: 737 eventos
- Evento Sísmico: 376 eventos
Por Año:
- Gran cantidad de eventos con año
0(sin registro).
- Gran cantidad de eventos con año
5. Visualización¶
- Gráfico de barras que muestra la distribución de eventos por tipo de remoción en masa.
✅ Siguientes Pasos¶
1. Limpiar los Datos¶
- Valores Faltantes:
- Rellenar
Autor de la fuentecon "Desconocido".
- Rellenar
- Año
0:- Filtrar o investigar registros con año
0.
- Filtrar o investigar registros con año
In [13]:
catastro_df['Autor de la fuente'].fillna('Desconocido', inplace=True)
C:\Users\rodag\AppData\Local\Temp\ipykernel_12992\3197328450.py:1: FutureWarning: A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method.
The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy.
For example, when doing 'df[col].method(value, inplace=True)', try using 'df.method({col: value}, inplace=True)' or df[col] = df[col].method(value) instead, to perform the operation inplace on the original object.
catastro_df['Autor de la fuente'].fillna('Desconocido', inplace=True)
In [14]:
print(catastro_df.isnull().sum())
OBJECTID 0 Código de la remoción en masa 0 Región 0 Tipo de remoción en masa 0 Tipo de material 0 Clasificación de remoción en masa 0 Detonante 0 Día del evento 0 Mes de inicio del evento 0 Año del evento 0 Estación de ocurrencia del evento 0 Método de obtención de la información 0 Fuente de la información 0 Autor de la fuente 0 Nota 0 Enlace de documento asociado 0 Latitud 0 Longitud 0 Precisión de coordenadas 0 dtype: int64
In [15]:
catastro_df = catastro_df[catastro_df['Año del evento'] != 0]
2. Análisis Geoespacial¶
- Visualizar los eventos en un mapa utilizando
geopandasymatplotlib.
In [16]:
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
# Crear geometrías a partir de las coordenadas de latitud y longitud
geometry = [Point(xy) for xy in zip(catastro_df['Longitud'], catastro_df['Latitud'])]
geo_df = gpd.GeoDataFrame(catastro_df, geometry=geometry)
# Graficar el mapa con los eventos
geo_df.plot(figsize=(10, 6), markersize=5, color='blue')
plt.title("Distribución Geoespacial de Eventos de Remoción en Masa")
plt.xlabel("Longitud")
plt.ylabel("Latitud")
plt.show()
In [17]:
%pip install folium
Requirement already satisfied: folium in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (0.19.2)Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. Requirement already satisfied: branca>=0.6.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (0.8.0) Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (3.1.4) Requirement already satisfied: numpy in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (1.26.4) Requirement already satisfied: requests in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.32.2) Requirement already satisfied: xyzservices in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2022.9.0) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2>=2.9->folium) (2.1.3) Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2.0.4) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (3.7) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2.2.2) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2024.8.30)
In [18]:
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster
# Crear el mapa centrado en Chile
mapa = folium.Map(location=[-35.6751, -71.5430], zoom_start=5)
# Crear un clúster de marcadores para los eventos
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(mapa)
# Agregar puntos al clúster
for idx, row in catastro_df.iterrows():
folium.Marker(
location=[row['Latitud'], row['Longitud']],
popup=f"Tipo: {row['Tipo de remoción en masa']}<br>Detonante: {row['Detonante']}<br>Año: {row['Año del evento']}",
icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
).add_to(marker_cluster)
# Mostrar el mapa
mapa
Out[18]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [19]:
# Crear el mapa
mapa = folium.Map(location=[-35.6751, -71.5430], zoom_start=5)
# Colores según tipo de remoción
colores = {
'Deslizamiento': 'red',
'Flujo': 'blue',
'Caída': 'green',
'Deformaciones de ladera': 'orange',
'Propagación': 'purple'
}
# Agregar marcadores con colores específicos
for idx, row in catastro_df.iterrows():
tipo = row['Tipo de remoción en masa']
color = colores.get(tipo, 'gray')
folium.CircleMarker(
location=[row['Latitud'], row['Longitud']],
radius=5,
color=color,
fill=True,
fill_opacity=0.7,
popup=f"Tipo: {tipo}<br>Detonante: {row['Detonante']}<br>Año: {row['Año del evento']}"
).add_to(mapa)
# Mostrar el mapa
mapa
Out[19]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [20]:
from folium.plugins import HeatMap
# Crear el mapa
mapa_heatmap = folium.Map(location=[-35.6751, -71.5430], zoom_start=5)
# Crear una lista de coordenadas
coordenadas = list(zip(catastro_df['Latitud'], catastro_df['Longitud']))
# Agregar el HeatMap
HeatMap(coordenadas, radius=10, blur=15).add_to(mapa_heatmap)
# Mostrar el mapa
mapa_heatmap
Out[20]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [21]:
mapa.save("mapa_interactivo.html")
In [22]:
# Contar eventos por región
eventos_por_region = catastro_df['Región'].value_counts()
# Graficar
plt.figure(figsize=(12, 6))
eventos_por_region.plot(kind='bar', color='teal')
plt.title("Distribución de Eventos por Región")
plt.xlabel("Región")
plt.ylabel("Número de Eventos")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
3. Integrar con Sentinel-2¶
- Descargar imágenes satelitales para eventos clave.
- Detectar cambios en la superficie utilizando NDVI o técnicas de detección de cambios.
In [23]:
from sentinelhub import SHConfig
config = SHConfig()
config.sh_client_id = 'b101d5fc-9363-46c7-b069-15ecfaed6b73'
config.sh_client_secret = 'CNXBeF1ZLLAsLoj4QlWta6giT2brnWRZ'
# Verificar la configuración
print("Client ID:", config.sh_client_id)
print("Client Secret:", config.sh_client_secret)
Client ID: b101d5fc-9363-46c7-b069-15ecfaed6b73 Client Secret: CNXBeF1ZLLAsLoj4QlWta6giT2brnWRZ
In [24]:
%pip install requests
Requirement already satisfied: requests in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (2.32.2)Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (2.0.4) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (3.7) Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (2.2.2) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\rodag\anaconda3\lib\site-packages (from requests) (2024.8.30)
In [25]:
import requests
print(requests.__version__)
2.32.2
In [26]:
config.save()
In [27]:
from sentinelhub import SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType, CRS, BBox
# Definir coordenadas del evento y período de interés
coords = BBox(bbox=[-71.17715259, -32.64314884, -71.17715259, -32.64314884], crs=CRS.WGS84)
time_interval = ('2020-03-01', '2020-03-31')
# Solicitud de imágenes de Sentinel-2
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
// Script para obtener una imagen RGB
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"],
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512)
)
# Ejecutar la solicitud
response = request.get_data()
In [28]:
print(type(response))
print(len(response))
print(response[0].shape if len(response) > 0 else "No hay datos en response")
<class 'list'> 1 (512, 512, 3)
In [29]:
buffer = 0.01 # Grados (~1 km)
coords = BBox(
bbox=[-71.18 - buffer, -32.65 - buffer, -71.18 + buffer, -32.65 + buffer],
crs=CRS.WGS84
)
print(f"Área definida: {coords}")
Área definida: -71.19000000000001,-32.66,-71.17,-32.64
C:\Users\rodag\AppData\Local\Temp\ipykernel_12992\1416089075.py:6: SHDeprecationWarning: The string representation of `BBox` will change to match its `repr` representation.
print(f"Área definida: {coords}")
In [30]:
import sentinelhub
print(dir(sentinelhub)) # Confirma que 'BBox' y 'CRS' están disponibles
['AsyncProcessRequest', 'AwsDownloadFailedException', 'BBox', 'BBoxSplitter', 'Band', 'BatchCollection', 'BatchProcessClient', 'BatchProcessRequest', 'BatchRequest', 'BatchRequestStatus', 'BatchSplitter', 'BatchStatisticalRequest', 'BatchTileStatus', 'BatchUserAction', 'ByocCollection', 'ByocCollectionAdditionalData', 'ByocCollectionBand', 'ByocTile', 'CRS', 'CustomGridSplitter', 'CustomUrlParam', 'DataCollection', 'DownloadClient', 'DownloadFailedException', 'DownloadRequest', 'FisRequest', 'Geometry', 'GeopediaFeatureIterator', 'GeopediaImageRequest', 'GeopediaSession', 'GeopediaWmsRequest', 'HistogramType', 'MimeType', 'MosaickingOrder', 'OsmSplitter', 'ResamplingType', 'SHConfig', 'SHConstants', 'SentinelHubBYOC', 'SentinelHubBatch', 'SentinelHubBatchStatistical', 'SentinelHubCatalog', 'SentinelHubDownloadClient', 'SentinelHubRequest', 'SentinelHubSession', 'SentinelHubStatistical', 'SentinelHubStatisticalDownloadClient', 'ServiceType', 'ServiceUrl', 'TileSplitter', 'Unit', 'UtmGridSplitter', 'UtmZoneSplitter', 'WcsRequest', 'WebFeatureService', 'WmsRequest', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_version', 'api', 'areas', 'base', 'bbox_to_dimensions', 'bbox_to_resolution', 'config', 'constants', 'data_collections', 'data_collections_bands', 'decoding', 'download', 'evalscript', 'exceptions', 'filter_times', 'generate_evalscript', 'geo_utils', 'geometry', 'geopedia', 'get_area_dates', 'get_area_info', 'get_async_running_status', 'get_image_dimension', 'get_tile_info', 'get_tile_info_id', 'get_utm_bbox', 'get_utm_crs', 'io_utils', 'is_valid_time', 'monitor_batch_analysis', 'monitor_batch_job', 'monitor_batch_process_analysis', 'monitor_batch_process_job', 'monitor_batch_statistical_analysis', 'monitor_batch_statistical_job', 'opensearch', 'parse_data_collection_bands', 'parse_time', 'parse_time_interval', 'pixel_to_utm', 'read_data', 'serialize_time', 'time_utils', 'to_utm_bbox', 'to_wgs84', 'transform_point', 'types', 'utm_to_pixel', 'wgs84_to_pixel', 'wgs84_to_utm', 'write_data']
In [31]:
from sentinelhub import SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType
# Cambia el rango de fechas a 2022
time_interval = ('2022-01-01', '2022-12-31')
# Crear la solicitud
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"],
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_interval
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=(512, 512)
)
# Ejecutar la solicitud
response = request.get_data()
# Visualizar la imagen
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(np.array(response[0]))
plt.title("Imagen Sentinel-2 RGB - 2022")
plt.axis('off')
plt.show()
In [32]:
image = np.array(response[0]) # Convierte la primera respuesta en un array numpy
print(f"Forma de la imagen: {image.shape}") # Confirma la dimensión
Forma de la imagen: (512, 512, 3)
In [38]:
# Combinar las bandas normalizadas en una imagen RGB
rgb_image = np.stack((red, green, blue), axis=-1)
# Visualizar la imagen
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(rgb_image)
plt.title("Imagen Sentinel-2 RGB Normalizada")
plt.axis('off')
plt.show()
In [39]:
# Ajustar el tamaño de la imagen para mejorar la resolución
size = (1024, 1024) # Incrementar resolución (más píxeles)
request = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript="""
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"],
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=('2022-01-01', '2022-12-31')
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=size # Mayor tamaño mejora la resolución
)
In [43]:
from sentinelhub import SentinelHubCatalog, DataCollection, bbox_to_dimensions
from datetime import datetime
# Inicializar el catálogo
catalog = SentinelHubCatalog()
# Definir las fechas
time_before = ('2021-01-01', '2021-12-31') # Antes del evento
time_after = ('2022-01-01', '2022-12-31') # Después del evento
# Buscar imágenes antes del evento
search_before = catalog.search(
DataCollection.SENTINEL2_L2A,
bbox=coords,
time=time_before
)
results_before = list(search_before)
print(f"Imágenes encontradas antes del evento: {len(results_before)}")
# Buscar imágenes después del evento
search_after = catalog.search(
DataCollection.SENTINEL2_L2A,
bbox=coords,
time=time_after
)
results_after = list(search_after)
print(f"Imágenes encontradas después del evento: {len(results_after)}")
Imágenes encontradas antes del evento: 72 Imágenes encontradas después del evento: 74
In [47]:
from sentinelhub import SentinelHubRequest, DataCollection, MimeType, BBox, CRS
# Paso 1: Definir el área de interés
buffer = 0.01 # Grados (~1 km)
coords = BBox(
bbox=[-71.18 - buffer, -32.65 - buffer, -71.18 + buffer, -32.65 + buffer],
crs=CRS.WGS84
)
# Paso 2: Definir el evalscript como variable
evalscript = """
function setup() {
return {
input: ["B04", "B03", "B02"],
output: { bands: 3 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B04, sample.B03, sample.B02];
}
"""
# Paso 3: Crear solicitudes para antes y después del evento
size = (1024, 1024) # Resolución de la imagen
# Fechas ajustadas
time_before = ('2021-01-15', '2021-01-20') # Antes del evento
time_after = ('2022-02-15', '2022-02-20') # Después del evento
# Solicitud antes del evento
request_before = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript=evalscript,
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_before
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=size
)
# Solicitud después del evento
request_after = SentinelHubRequest(
data_folder='sentinel_images',
evalscript=evalscript,
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L2A,
time_interval=time_after
)
],
responses=[
SentinelHubRequest.output_response('default', MimeType.PNG)
],
bbox=coords,
size=size
)
# Paso 4: Descargar las imágenes
response_before = request_before.get_data()
response_after = request_after.get_data()
# Paso 5: Normalizar y visualizar
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def normalize_band(band):
return ((band - band.min()) / (band.max() - band.min() + 1e-6) * 255).astype('uint8')
def visualize_images(image_before, image_after):
# Normalizar las bandas
rgb_before = np.stack([normalize_band(image_before[:, :, i]) for i in range(3)], axis=-1)
rgb_after = np.stack([normalize_band(image_after[:, :, i]) for i in range(3)], axis=-1)
# Mostrar las imágenes
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 8))
axes[0].imshow(rgb_before)
axes[0].set_title("Antes del Evento")
axes[0].axis('off')
axes[1].imshow(rgb_after)
axes[1].set_title("Después del Evento")
axes[1].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
# Convertir las respuestas en arrays y visualizar
image_before = np.array(response_before[0])
image_after = np.array(response_after[0])
visualize_images(image_before, image_after)
Calculo la diferencia entre las imagenes¶
In [48]:
# Calcular la diferencia entre las imágenes
diff_image = np.abs(image_after.astype('float32') - image_before.astype('float32'))
# Normalizar la diferencia para visualización
def normalize_band(band):
return ((band - band.min()) / (band.max() - band.min() + 1e-6) * 255).astype('uint8')
diff_image_normalized = np.stack([normalize_band(diff_image[:, :, i]) for i in range(3)], axis=-1)
# Mostrar la diferencia
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(diff_image_normalized)
plt.title("Diferencia entre Antes y Después del Evento")
plt.axis('off')
plt.show()
